网络笑脸图片抓取开题报告

1. 研究目的与意义

本课题是网络笑脸抓取

笑脸识别属于计算机视觉的研究范畴，而计算机视觉的目标是使各种电子产品智能化。在计算机视觉领域当中，有一项重要的研究方向：人类情绪/人类心理感知。笑脸作为人类的一种情绪体现，正是其中的一种。表情识别是通过研究图像的视觉信息，从面部的运动或面部特征的形变角度进行分类的一种技术。在多种人类情绪的表现中，选取笑脸来进行研究，主要是原因在于笑脸往往表达了人类高兴愉悦的内心情感，这样的情感在日常生活当中非常常见，并且笑脸相较于其他人类的情绪脸部特征而言，更加具有辨识度也更加有意义。实际上，笑脸的识别在实际应用中也有一席之地，比如说苹果手机等设备就有通过笑脸识别来进行屏幕解锁。本课题还有一个侧重点，网络。本课题的所需要识别收集的信息主要的信息源来自网络，通过网络这个广泛和复杂的环境抓取笑脸信息，使得课题内容的普适度得到保证。其次，笑脸识别的准确度并不是特别的高，识别会存在错误，本课题的一个重要的关键点就是通过抓取海量的网络笑脸进行识别，并对笑脸特征进行提取，总结笑脸的特征，进而提高准确度。

2. 国内外研究现状分析

人类脸部情绪识别的研究早在上个世纪就已经开始有人研究了。

国际上情绪识别的特征提取方法：

基于基准点的特征提取。

3. 研究的基本内容与计划

本课题是网络笑脸抓取，在于收集网络上的笑脸图片。本课题主要使用的语言是python，python语言具有简单易学，高度集成化通用模块的特点。课题使用pycharm集成开发环境，

所要识别的笑脸图片内容由python在网络上抓取获得，通过pip安装dlib模块和opencv-python模块，importdlib和importcv2来引入相关功能。进行人脸识别。用dlib模块的功能判定检测图片中含有人脸之后，再进行笑脸情绪检测。再把是笑脸的图片的标志是人脸的特征点信息收集记录下来，放入数据库中。最后通过大量的笑脸特征点的收集，提取笑脸的特征进一步提高识别率。

4. 研究创新点

1.本课题的实验数据来自网络，实验的数据类型复杂多样，不局限于一个特定范围

2.使用python语言，笑脸的识别过程简单，使用封装好的算法，准确率较高。

3.python与数据库相结合，不单单在于识别笑脸，更加注重笑脸数据的收集